superpixel_quality — SEGMENTATION graph op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("superpixel_quality"))

사용법

슈퍼픽셀 채점: 경계 재현율(`segeval.seg_boundary_f`의 recall, 허용 τ), 보정 과소분할 오차 CUSE = (1/N) Σ_k |S_k − G_max(S_k)|(Neubert–Protzel 2012, SNIC 논문의 식 (2)), ASA = 1 − CUSE, Neubert–Protzel의 과소분할 오차 UE = (1/N) Σ_G Σ_(S∩G≠∅) min(|S∩G|, |S − G|), 슈퍼픽셀 수. 참값의 0도 하나의 영역으로 센다(배경도 덮어야 할 대상)(superpixel_quality).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(graph)

graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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